基于灰色神经网络的预测算法研究-订单需求预测资源-CSDN文库

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75 浏览量 2023-09-05 10:07:33 上传评论收藏 4KB ZIP 举报

在现代商业环境中，准确预测订单需求对于企业的运营至关重要。基于灰色神经网络的预测算法是一种结合了灰色系统理论和神经网络技术的预测模型，它在处理复杂、非线性且数据不完全的问题上表现出色。本研究主要探讨了如何运用这种算法来提升订单需求预测的准确性，从而帮助企业管理库存，优化生产计划，降低运营成本。我们要理解灰色系统理论。灰色系统理论源于1982年，由华中科技大学的邓聚龙教授提出，它主要用于处理部分信息已知、部分信息未知的数据。在这种情况下，灰色系统理论通过生成灰色关联序列，挖掘数据内部的隐藏规律，以构建适合的预测模型。神经网络，另一方面，是模拟人脑神经元结构的计算模型，具有强大的学习和自适应能力。它可以处理大量输入数据，并从中学习模式，进而对未知数据进行预测。常见的神经网络类型有前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，它们在时间序列预测中尤其适用。将灰色系统与神经网络相结合，形成的灰色神经网络模型可以充分利用灰色关联分析的特性，挖掘数据中的微弱信息，同时利用神经网络的非线性映射能力，提高预测的精确度。在订单需求预测中，这种模型能够有效地处理历史订单量的波动、季节性变化以及突发事件的影响。具体到实施步骤，我们需要收集历史订单数据，这些数据可能包括每日、每周或每月的订单量。然后，运用灰色生成模型（如GM(1,1)模型）对原始数据进行预处理，生成灰色关联序列。接着，利用神经网络训练模型，将灰色关联序列作为输入，训练网络以学习其内在规律。通过训练好的模型对未来订单需求进行预测，并根据预测结果调整生产和库存策略。在“chapter37”这个文件中，很可能是详细介绍了研究过程、算法实现、实验设计以及预测效果的评估。可能包含了数据预处理方法、神经网络结构的选择（例如多层感知器、卷积神经网络或递归神经网络）、训练参数的设定、模型性能的度量标准（如均方误差、平均绝对误差等）以及实际应用案例分析。总结来说，基于灰色神经网络的预测算法是解决订单需求预测问题的一种有效手段，它综合了灰色系统理论的关联分析和神经网络的非线性建模能力，为企业的运营管理提供了有力的决策支持。通过深入学习和实践这一算法，企业可以更好地应对市场变化，提升竞争力。

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chapter37

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%% 该代码为基于灰色神经网络的预测算法 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境变量 clc clear load data %% 数据累加作为网络输入 [n,m]=size(X); for i=1:n y(i,1)=sum(X(1:i,1)); y(i,2)=sum(X(1:i,2)); y(i,3)=sum(X(1:i,3)); y(i,4)=sum(X(1:i,4)); y(i,5)=sum(X(1:i,5)); y(i,6)=sum(X(1:i,6)); end %% 网络参数初始化 a=0.3+rand(1)/4; b1=0.3+rand(1)/4; b2=0.3+rand(1)/4; b3=0.3+rand(1)/4; b4=0.3+rand(1)/4; b5=0.3+rand(1)/4; %% 学习速率初始化 u1=0.0015; u2=0.0015; u3=0.0015; u4=0.0015; u5=0.0015; %% 权值阀值初始化 t=1; w11=a; w21=-y(1,1); w22=2*b1/a; w23=2*b2/a; w24=2*b3/a; w25=2*b4/a; w26=2*b5/a; w31=1+exp(-a*t); w32=1+exp(-a*t); w33=1+exp(-a*t); w34=1+exp(-a*t); w35=1+exp(-a*t); w36=1+exp(-a*t); theta=(1+exp(-a*t))*(b1*y(1,2)/a+b2*y(1,3)/a+b3*y(1,4)/a+b4*y(1,5)/a+b5*y(1,6)/a-y(1,1)); kk=1; %% 循环迭代 for j=1:10 %循环迭代 E(j)=0; for i=1:30 %% 网络输出计算 t=i; LB_b=1/(1+exp(-w11*t)); %LB层输出 LC_c1=LB_b*w21; %LC层输出 LC_c2=y(i,2)*LB_b*w22; %LC层输出 LC_c3=y(i,3)*LB_b*w23; %LC层输出 LC_c4=y(i,4)*LB_b*w24; %LC层输出 LC_c5=y(i,5)*LB_b*w25; %LC层输出 LC_c6=y(i,6)*LB_b*w26; %LC层输出 LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6; %LD层输出 theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i,2)/2+w23*y(i,3)/2+w24*y(i,4)/2+w25*y(i,5)/2+w26*y(i,6)/2-y(1,1)); %阀值 ym=LD_d-theta; %网络输出值 yc(i)=ym; %% 权值修正 error=ym-y(i,1); %计算误差 E(j)=E(j)+abs(error); %误差求和 error1=error*(1+exp(-w11*t)); %计算误差 error2=error*(1+exp(-w11*t)); %计算误差 error3=error*(1+exp(-w11*t)); error4=error*(1+exp(-w11*t)); error5=error*(1+exp(-w11*t)); error6=error*(1+exp(-w11*t)); error7=(1/(1+exp(-w11*t)))*(1-1/(1+exp(-w11*t)))*(w21*error1+w22*error2+w23*error3+w24*error4+w25*error5+w26*error6); %修改权值 w22=w22-u1*error2*LB_b; w23=w23-u2*error3*LB_b; w24=w24-u3*error4*LB_b; w25=w25-u4*error5*LB_b; w26=w26-u5*error6*LB_b; w11=w11+a*t*error7; end end %画误差随进化次数变化趋势 figure(1) plot(E) title('训练误差','fontsize',12); xlabel('进化次数','fontsize',12); ylabel('误差','fontsize',12); %print -dtiff -r600 28-3 %根据训出的灰色神经网络进行预测 for i=31:36 t=i; LB_b=1/(1+exp(-w11*t)); %LB层输出 LC_c1=LB_b*w21; %LC层输出 LC_c2=y(i,2)*LB_b*w22; %LC层输出 LC_c3=y(i,3)*LB_b*w23; %LC层输出 LC_c4=y(i,4)*LB_b*w24; %LC层输出 LC_c5=y(i,5)*LB_b*w25; LC_c6=y(i,6)*LB_b*w26; LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6; %LD层输出 theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i,2)/2+w23*y(i,3)/2+w24*y(i,4)/2+w25*y(i,5)/2+w26*y(i,6)/2-y(1,1)); %阀值 ym=LD_d-theta; %网络输出值 yc(i)=ym; end yc=yc*100000; y(:,1)=y(:,1)*10000; %计算预测的每月需求量 for j=36:-1:2 ys(j)=(yc(j)-yc(j-1))/10; end figure(2) plot(ys(31:36),'-*'); hold on plot(X(31:36,1)*10000,'r:o'); legend('灰色神经网络','实际订单数') title('灰色系统预测','fontsize',12) xlabel('月份','fontsize',12) ylabel('销量','fontsize',12) web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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